自動運転車 に関する最新の記事

自動運転車のために、カメラとレーダーのデータを統合して、より良い物体検出を目指してるんだ。

自動運転のイノベーションのための柔軟な研究プラットフォームを紹介します。

新しいモデルは、カメラとLiDARを使って車両の環境認識を向上させる。

ロボットは、厳しい環境で異なる地形を分類することでナビゲーションを強化できる。

自動運転車のテストにおける画像翻訳技術の評価。

新しい方法は、自動運転車の判断の信頼度を測ることで安全性を高めてるよ。

自動運転のトレーニング用にリアルな歩行者アニメーションの新しいフレームワークを紹介するよ。

この方法は、検出技術の向上を通じて自動運転車の安全性を向上させる。

新しいシステムが歩行者とドライバーの行動を予測して、道路の安全性を高めるんだ。

研究は、自動運転車が快適さのために人間の運転スタイルに合わせる方法に焦点を当てている。

M3Netは、自動運転車のために多様なデータセットやセンサーを統合してLiDARセグメンテーションを強化するんだ。

安全で効率的な車両隊列走行のためのコミュニケーション問題の対処。

エージェントがルールに従いながら報酬を最大化するためのトレーニング方法。

フェデレーテッドラーニングは新しい攻撃に直面してて、自動運転技術の安全が脅かされてる。

新しい方法が自律走行車の高次元到達性の安全性を向上させる。

BadFusionはカメラデータを利用して自動運転システムにバックドア攻撃を仕掛ける。

新しいAIモデルが画像の三次元理解を向上させる。

PAFOTは、高度なシミュレーション技術を通じて自動運転車の安全テストを改善する。

ドライバーのコミュニケーションや道路でのやり取りを評価する新しいアプローチ。

DriveWorldは、空間データと時間データを分析することで自動運転技術を向上させてるよ。

LiDARとカメラデータを組み合わせて自動運転技術の効率をアップさせる。

新しいアルゴリズムが接続された自動運転車の安全性と効率を向上させる。

この研究は、自律走行車のためのコントローラーを開発して、交通の安全性を向上させるものである。

新しいシステムが自動運転車をGPSスプーフィング攻撃から守る。

この記事では、接続された車両を使った交通管理のための分散型方法について話してるよ。

NaviSlimは、環境に合わせてリソースを調整することでドローンのナビゲーションを最適化するよ。

スマートな道路インフラは、自動運転車の安全性と効率を高めるよ。

より良いアクセスと効率のために、セミオンデマンドハイブリッド交通ルートを探求中。

EdgeLocは、従来の方法と現代的な方法を組み合わせて、より良い車両位置追跡を実現するよ。

制御におけるチャタリングとそのシステム効率への影響についての考察。

自律走行車が混雑した空域に安全に統合される方法を探る。

新しい手法でレーダーとカメラのデータを使って車両の追跡精度が向上したよ。

ニューラルネットワークを使った自動運転車やドローンの安全性を確認する方法。

メモリの脆弱性からニューラルネットワークを守る方法。

新しいツールボックスが、より安全な自動運転車のためのLiDARセグメンテーションを改善するよ。

この論文は、センサーが不完全なデータにもかかわらず、どのように意思決定を強化するかを探る。

新しい方法は、基本的なセンサーを使って自動運転車のための詳細な地図を作成するんだ。

新しいアプローチが自己運転車を、人間の思考パターンを真似ることで強化してるんだ。

自動運転車のためのオブジェクト認識を向上させるためのLiDARシステムの強化。

障害物を避けながらロボットを特定の場所に導くための技術。